|
|||||
|
|
| 多项式光滑的半监督支持向量分类机 | |
| 作者姓名： | 刘叶青 刘三阳 谷明涛 |
| 作者单位： | 1. 西安电子科技大学,数学科学系,西安,710071;河南科技大学,理学院,洛阳,471003 2. 西安电子科技大学,数学科学系,西安,710071 3. 解放军96251部队,洛阳,71003 |
| 摘 要： | 为了处理半监督支持向量分类优化中的非凸非光滑问题,引入一族多项式光滑函数来逼近非凸的目标函数,给出的多项式函数在样本的高密度区逼近精度高,逼近精度低时出现在样本的低密度区,同时可以根据不同的精度要求选择不同的逼近函数.采用BFGS算法求解模型.在人工数据和UCI数据集上的实验结果显示,算法不仅能保证标号数据很少时的分类精度,而且不因标号数据的增多而明显提高分类性能,因此给出的分类器性能是稳定的. |
| 关 键 词： | 半监督学习 支持向量机 分类 模式识别 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《系统工程理论与实践》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《系统工程理论与实践》下载全文 | |